关联规则中简洁频繁项集的挖掘方法研究的任务书任务描述：关联规则挖掘是数据挖掘领域中应用广泛的技术之一，其主要目标是在大规模数据中发现有趣的关联关系。其中，频繁项集是关联规则挖掘中的核心概念。对于频繁项集而言，过多的项数会增加计算复杂度，降低挖掘效率。因此，如何从原始数据集中挖掘出简洁的频繁项集成为了一个重要问题。本次研究将探讨关联规则中简洁频繁项集的挖掘方法。任务要求：1.深入了解关联规则挖掘的基本方法和主要技术路线。2.调研目前主流的频繁项集挖掘技术，并重点关注其中对于简洁频繁项集的处理方法。3.分析目前使用的算法在处理简洁频繁项集时存在的问题，并提出改进的思路和方法。4.基于改进的算法，使用Python等编程语言实现相关功能，并进行实验验证。5.撰写研究报告并提交结果。需求说明：1.最终成果需提交完整的研究报告，包括问题描述、解决方案、实验结果等内容。2.需要使用Python等编程语言实现相关算法，同时实验结果需要使用可视化工具进行展示，以便更好地观察和分析。3.研究报告需要具备完整度、规范性和可读性，并保证研究结果的准确性和可信度。4.研究时间约为一个月，需按时提交成果。